Kết hợp mô phỏng monte carlo và mô hình mạng nơ ron nhân tạo để ước lượng mật độ của một số loại polymer sử dụng phương pháp gamma truyền qua

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA VẬT LÝ NGUYỄN TRẦN DIỆU UN KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP KẾT HỢP MƠ PHỎNG MONTE CARLO VÀ MƠ HÌNH MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO ĐỂ ƯỚC LƯỢNG MẬT ĐỘ CỦA MỘT SỐ LOẠI POLYMER SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP GAMMA TRUYỀN QUA Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA VẬT LÝ KẾT HỢP MÔ PHỎNG MONTE CARLO VÀ MƠ HÌNH MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO ĐỂ ƯỚC LƯỢNG MẬT ĐỘ CỦA MỘT SỐ LOẠI POLYMER SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP GAMMA TRUYỀN QUA Giảng viên hướng dẫn: PGS.TS Hoàng Đức Tâm Sinh viên thực hiện: Nguyễn Trần Diệu Uyên Chuyên ngành: Vật lý học Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2021 LỜI CẢM ƠN Khóa luận tốt nghiệp với đề tài “Kết hợp mô Monte Carlo mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo để ước lượng mật độ số loại polymer sử dụng phương pháp gamma truyền qua” mảnh ghép cuối giúp hoàn thiện tranh quãng thời gian học tập Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh Để hồn thành khóa luận cách tốt nhất, ngồi cố gắng thân tơi cịn có hỗ trợ từ người xung quanh Đầu tiên, tơi xin chân thành cảm ơn Thầy Hồng Đức Tâm giúp đỡ, hướng dẫn trình thực Thầy người truyền cho tơi kiến thức khoa học, câu chuyện mang tính nhân văn làm hành trang bước tiếp đường chọn Tiếp theo, xin gửi lời cảm ơn đến quý Thầy/Cô Khoa Vật Lý Trường Đại học Sư Phạm Thành phố Hồ Chí Minh ln tạo điều kiện thuận lợi để tơi nghiên cứu hồn thành khóa luận Cuối cùng, gửi lời cảm ơn sâu sắc đến người nhóm nghiên cứu bạn lớp Cử Nhân Lý A K42, đặc biệt người thân tơi ln bên cạnh giúp đỡ, ủng hộ mặt tinh thần cho suốt thời gian tơi thực khóa luận tốt nghiệp Xin chân thành cảm ơn! Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng 05 năm 2021 Sinh viên thực Nguyễn Trần Diệu Uyên i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt NDT Non-Destructive Testing Kiểm tra khơng hủy mẫu MCNP Monte Carlo N-Particle Chương trình mô Monte Carlo N-hạt ANN Artificial Neural Network Mô hình mạng nơ-ron nhân tạo RD Relative Deviation Độ lệch tương đối RMSE Root Mean Square Error Căn bậc hai trung bình độ lệch thặng dư ii DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Hiệu ứng quang điện Hình 1.2 Hiệu ứng tán xạ Compton Hình 1.3 Hiệu ứng tạo cặp Hình 2.1 Cấu trúc thẻ khai báo ô mạng (Cell Cards) 11 Hình 2.2 Cấu trúc thẻ khai báo mặt (Surface Cards) 11 Hình 2.3 Cấu trúc thẻ khai báo nguồn 12 Hình 2.4 Cấu trúc thẻ khai báo vật liệu 13 Hình 2.5 Thơng số nguồn phóng xạ [21] 13 Hình 2.6 Mơ hình bố trí mơ 15 Hình 2.7 Phổ mơ sau xử lý Colegram 16 Hình 3.1 Mơ hình ANN dự đốn mật độ 19 Hình 3.2 Sơ đồ bước huấn luyện mơ hình 21 Hình 4.1 Mối liên hệ mật độ lnR số loại polyme theo đường kính22 Hình 4.2 Đường làm khớp polyme với đường kính 1,0 cm 23 Hình 4.3 So sánh giá trị mật độ nội suy mật độ tham khảo đường kính từ 1,0 – 6,5 cm 25 Hình 4.4 So sánh giá trị mật độ nội suy mật độ tham khảo đường kính từ 7,0 – 10,0 cm 26 Hình 4.5 Các tham số RMSE R2 ứng với số nơ-ron lớp ẩn mơ hình 27 iii DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 2.1 Nhiệm vụ thẻ lệnh chương trình MCNP6 11 Bảng 2.2 Ý nghĩa loại thông số nguồn 12 Bảng 2.3 Cấu hình thơng số kỹ thuật đầu dị NaI(Tl) 14 Bảng 2.4 Tên gọi, công thức hóa học mật độ số loại polyme 14 Bảng 3.1 Cấu trúc mạng nơ-ron nhân tạo dùng kỹ thuật gamma truyền qua 19 Bảng 4.1 Hàm khớp Origin cho đường kính 24 Bảng 4.2 Kết vật liệu polyme kiểm tra với đường kính từ 1,0 – 4,5 cm 28 Bảng 4.3 Kết vật liệu polyme kiểm tra với đường kính từ 5,0 – 8,5 cm 29 Bảng 4.4 Kết vật liệu polyme kiểm tra với đường kính từ 9,0 – 10,0 cm 30 Bảng P.1 Mật độ nội suy vật liệu polyme với đường kính từ 1,0 – 3,5 cm 35 Bảng P.2 Mật độ nội suy vật liệu polyme với đường kính từ 4,0 – 7,5 cm 36 Bảng P.3 Mật độ nội suy vật liệu polyme với đường kính từ 8,0 – 10,0 cm 37 iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ii DANH MỤC HÌNH VẼ iii DANH MỤC BẢNG BIỂU iv MỤC LỤC v LỜI MỞ ĐẦU CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 Tương tác xạ gamma với vật chất 1.2 Sự suy giảm cường độ gamma qua vật chất 1.3 Tóm tắt Chương CHƯƠNG MÔ PHỎNG MONTE CARLO 10 2.1 Phương pháp mô Monte Carlo 10 2.2 Chương trình MCNP6 10 2.3 Mơ hình mơ 13 2.3.1 Nguồn 13 2.3.2 Đầu dò NaI(Tl) 14 2.3.3 Vật liệu 14 2.3.4 Mơ hình mơ dùng phương pháp gamma truyền qua 15 2.4 Phương pháp xử lý phổ 15 2.5 Tóm tắt Chương 16 CHƯƠNG MƠ HÌNH MẠNG NƠ-RON NHÂN TẠO 17 3.1 Mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo 17 3.2 Chương trình Mathematica 18 3.3 Huấn luyện liệu 18 3.4 Tóm tắt Chương 21 CHƯƠNG KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 22 4.1 Xác định mật độ dựa đường chuẩn xây dựng từ mô MCNP6 22 4.2 Xác định mật độ từ mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo 27 4.3 Tóm tắt Chương 31 v TÀI LIỆU THAM KHẢO 32 PHỤ LỤC 35 vi LỜI MỞ ĐẦU Polyme (polymer) hợp chất tạo thành từ liên kết cộng hóa trị số lượng lớn phân tử nhỏ có lặp lại đơn vị sở gọi monome [1] Polyme tự nhiên có xenlulozơ, tơ tằm, cao su thiên nhiên, polyme nhân tạo bao gồm tất sản phẩm làm từ nhựa hay cao su Mặc dù loại polyme có tính chất riêng để ứng dụng vào mục đích khác chúng có tính chất chung khả tái chế cao, kháng hóa chất tốt, không dẫn điện dẫn nhiệt, độ bền cao, trọng lượng nhẹ, màu sắc đa dạng Nhờ tính chất trên, polyme có tính ứng dụng cao từ sản xuất công nghiệp đến đời sống người cơng nghiệp hóa chất, vật liệu bọc điện, đồ dùng gia đình… Vì vậy, nhiều nghiên cứu vật liệu polyme cơng bố Trong có nghiên cứu tính tốn hệ số suy giảm khối, ngun tử số hiệu dụng với mục đích so sánh kết mô với kết thực nghiệm, từ cho thấy kết mơ thực nghiệm phù hợp với (có độ lệch tương đối 2%) [2–3], nghiên cứu tính chất vật liệu trộn polyme vào bê tông nhằm làm giảm tiếng ồn phát tàu chạy đường sắt thu kết mức độ tiếng ồn giảm 4,22 dB sử dụng bê tông polyme [4] Bên cạnh nghiên cứu trên, mật độ polyme đối tượng nghiên cứu rộng rãi thơng qua mật độ polyme đánh giá cấu trúc khả che chắn vật liệu Năm 1974, Martirosyan cộng nêu số phương pháp dùng xác định mật độ polyme phép đo tỷ trọng, giao thoa kế tia X ống chất lỏng gradient [5] Tuy nhiên, phương pháp có nhược điểm có sai số lớn, q trình thực nghiệm tính tốn phức tạp Do đó, chúng tơi khơng sử dụng phương pháp kể mà dùng phương pháp kiểm tra không hủy mẫu để xác định mật độ polyme dùng khóa luận Trong kỹ thuật hạt nhân, để kiểm tra khuyết tật đánh giá vật liệu mà khơng làm ảnh hưởng đến cấu trúc, tính chất mẫu kiểm tra phương pháp kiểm tra khơng hủy mẫu (Non-Destructive Testing – NDT) lựa chọn tốt Đối với loại khuyết tật khác có phương pháp kiểm tra khác Với loại khuyết tật gần bề mặt thường sử dụng phương pháp kiểm tra trực quan, thẩm thấu chất lỏng, dùng bột từ, dịng điện xốy [6] Với khuyết tật sâu bên mẫu kiểm tra có phương pháp kiểm tra siêu âm chụp ảnh phóng xạ [6] Bên cạnh phương pháp kể trên, phương pháp gamma tán xạ phương pháp gamma truyền qua sử dụng phổ biến việc kiểm tra khuyết tật, tính chất cấu trúc vật liệu, đánh giá khả che chắn vật liệu… Mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Network - ANN) mơ hình tốn học mơ mạng lưới tế bào thần kinh não để máy tính học định người Mơ hình ANN sử dụng rộng rãi lĩnh vực kỹ thuật hạt nhân, có nghiên cứu [7–9] Nếu ta có liệu cung cấp đầy đủ thơng tin, ANN tổng qt hóa kiến thức liệu huấn luyện để làm giảm độ lệch đầu so với giá trị thực Từ đó, ta sử dụng mơ hình ANN tối ưu huấn luyện để dự đoán giá trị phạm vi chọn [10] Đối với kỹ thuật ANN cần đảm bảo kích thước tập liệu huấn luyện phải đủ để đạt giá trị ước tính [11] Trong thực tế, việc tạo tập liệu đủ lớn khó khăn tốn nhiều thời gian tiến hành thí nghiệm, bước phân tích xử lý số liệu Ứng dụng mô Monte Carlo việc xây dựng tập liệu để đưa vào huấn luyện mơ hình ANN giải pháp hiệu để khắc phục khó khăn Kỹ thuật ANN có khả xử lý liệu phức tạp, liệu khơng xác, nhiễu có tính xác suất [12] Phương pháp mơ Monte Carlo cho phép thu nhận số đếm ứng với lượng cần quan tâm, có thơng tin cấu hình, kích thước, vật liệu đầu dị, mẫu đo bố trí chúng Sử dụng mơ Monte Carlo kỹ thuật mạng nơron nhân tạo đem lại ưu điểm sau: thứ nhất, dễ dàng tạo tập liệu mô Monte Carlo thơng qua chương trình MCNP6; thứ hai, ta thay đổi thơng số hình học cấu hình đo bề dày vật liệu kích thước ống chuẩn trực cách đơn giản Hai phương pháp gamma tán xạ truyền qua, kết hợp với mô Monte Carlo ứng dụng để xác định mật độ chất lỏng số cơng trình nghiên cứu Năm 2012, Priyada cộng dùng hai phương pháp gamma truyền qua gamma tán xạ (1.10) Kết khớp hàm trình bày Hình 4.2 Có thể thấy đường chuẩn mật độ polyme lnR đường thẳng tuyến tính làm khớp theo hàm: y = a + bx (4.1) Với a, b hệ số làm khớp có từ Origin a = – 0,01188 ± 0,01188 b = – 0,03927 ± 0,00071 Và hệ số R2 0,99774 -0.04 -0.05 lnR (1,0 cm) Đường làm khớp lnR (1,0 cm) -0.06 -0.07 -0.08 -0.09 -0.10 y = a + b*x Equation B Plot No Weighting Weight -0.01188 ± 0.00106 Intercept -0.03927 ± 7.06316 Slope 4.14033E-6 Residual Sum of Squ -0.99903 Pearson's r 0.99806 R-Square (COD) 0.99774 Adj R-Square 0.8 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2 2.4 Mật độ (g cm-3) Hình 4.2 Đường làm khớp polyme với đường kính 1,0 cm Như vậy, qua bước xử lý, chúng tơi tìm mối quan hệ tuyến tính mật độ số loại polyme lnR ứng với đường kính 1,0 cm với hệ số R2 0,99774 Xử lý tương tự đường kính cịn lại, chúng tơi thu hàm khớp hệ số R2 cho đường kính trình bày Bảng 4.1 23 Bảng 4.1 Hàm khớp Origin cho đường kính Đường kính (cm) Hàm khớp R2 1,5 y = – 0,02047 – 0,06724x 0,99752 2,0 y = – 0,02970 – 0,09873x 0,99741 2,5 y = – 0,03854 – 0,13293x 0,99740 3,0 y = – 0,04721 – 0,16935x 0,99759 3,5 y = – 0,05641 – 0,20583x 0,99767 4,0 y = – 0,06497 – 0,24144x 0,99764 4,5 y = – 0,07336 – 0,27569x 0,99764 5,0 y = – 0,08248 – 0,30892x 0,99771 5,5 y = – 0,09081 – 0,34228x 0,99762 6,0 y = – 0,09983 – 0,37489x 0,99773 6,5 y = – 0,10935 – 0,40699x 0,99748 7,0 y = – 0,11847 – 0,43925x 0,99752 7,5 y = – 0,12688 – 0,47193x 0,99772 8,0 y = – 0,13579 – 0,50424x 0,99765 8,5 y = – 0,14473 – 0,53643x 0,99761 9,0 y = – 0,15292 – 0,56919x 0,99777 9,5 y = – 0,16120 – 0,60168x 0,99772 10,0 y = – 0,17002 – 0,63375x 0,99767 Từ hàm khớp thu bảng trên, nội suy giá trị mật độ vật liệu polyme lại ứng với số thứ tự 2, 4, 7, Bảng 2.4 gồm PP (0,900 g cm-3), ABS (1,105 g cm-3), PBT (1,380 g cm-3) POM (1,425 g cm-3) Kết mật độ nội suy vật liệu polyme lại trình bày Hình 4.3 Hình 4.4 Đồng thời chúng tơi cịn so sánh giá trị mật độ nội suy (ρpre) với giá trị mật độ tham khảo (ρref) độ lệch tương đối tính cơng thức: RD ( % ) = ref − pre ref 24 100 (4.2) Hình 4.3 So sánh giá trị mật độ nội suy mật độ tham khảo đường kính từ 1,0 – 6,5 cm 25 Hình 4.4 So sánh giá trị mật độ nội suy mật độ tham khảo đường kính từ 7,0 – 10,0 cm Từ Hình 4.3 Hình 4.4 cho thấy độ lệch tương đối mật độ nội suy vật liệu polyme ứng với đường kính so với mật độ tham khảo tính cơng thức (4.2) 6% (kết trình bày Bảng P.1 đến Bảng P.3) Sai số tương đối mật độ nội suy tính cơng thức (1.12) có giá trị lớn 3,72% ứng với PP có đường kính 2,0 cm Từ cơng thức (1.12) thấy đường kính vật liệu tăng sai số mật độ nội suy thu giảm ngược lại 26 4.2 Xác định mật độ từ mơ hình mạng nơ-ron nhân tạo Để huấn luyện mơ hình ANN dự đốn mật độ khóa luận này, trước hết, chúng tơi thực kiểm tra tham số đánh giá mô hình RMSE R2 với số nơ-ron từ đến 20 Hình 4.5, từ chọn số nơ-ron phù hợp với mơ hình cần dùng Hình 4.5 Các tham số RMSE R2 ứng với số nơ-ron lớp ẩn mơ hình Từ Hình 4.5 thấy với số nơ-ron 5, giá trị tham số phụ thuộc vào số nơ-ron Từ đến 15 nơ-ron, giá trị tham số RMSE không hội tụ với Trong với số nơ-ron nằm khoảng từ 16 đến 20 nơ-ron giá trị RMSE R2 thay đổi không đáng kể Vì vậy, chúng tơi chọn số nơ-ron lớp ẩn 18 nơ-ron Sau tìm số nơ-ron phù hợp với mơ hình ANN, chúng tơi tiến hành huấn luyện mơ bước trình bày Chương Tuy nhiên, bên cạnh tham số RMSE R2, hiệu suất mơ hình ANN cần đánh giá dựa giá trị mật độ dự đốn thu từ mơ hình ANN so với giá trị thực chúng Để so sánh giá trị mật độ dự đoán với giá trị mật độ tham khảo, dùng độ lệch tương đối RD(%) tính cơng thức (4.2) 27 Bảng 4.2 Kết vật liệu polyme kiểm tra với đường kính từ 1,0 – 4,5 cm Đường kính (cm) 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 Polyme Mật độ tham khảo (g cm-3) Mật độ dự đoán (g cm-3) Sai số (%) RD (%) PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,926 1,122 1,422 1,495 0,913 1,113 1,422 1,498 0,915 1,114 1,417 1,494 0,917 1,113 1,416 1,491 0,926 1,121 1,422 1,497 0,933 1,125 1,428 1,502 0,932 1,124 1,423 1,500 0,928 1,117 1,418 1,493 1,19 0,98 0,78 0,76 0,74 0,60 0,49 0,47 0,52 0,42 0,26 0,25 0,30 0,25 0,20 0,20 0,24 0,20 0,17 0,17 0,21 0,17 0,15 0,15 0,18 0,16 0,13 0,13 0,17 0,14 0,12 0,12 2,93 1,56 3,07 4,93 1,50 0,71 3,05 5,11 1,66 0,86 2,70 4,83 1,92 0,70 2,64 4,66 2,91 1,44 3,06 5,08 3,68 1,80 3,45 5,39 3,53 1,70 3,11 5,23 3,13 1,07 2,77 4,80 28 Bảng 4.3 Kết vật liệu polyme kiểm tra với đường kính từ 5,0 – 8,5 cm Đường kính (cm) 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 8,0 8,5 Polyme Mật độ tham khảo (g cm-3) Mật độ dự đoán (g cm-3) Sai số (%) RD (%) PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,924 1,115 1,413 1,489 0,924 1,112 1,411 1,486 0,923 1,110 1,409 1,484 0,922 1,110 1,410 1,487 0,921 1,110 1,412 1,488 0,923 1,111 1,413 1,489 0,923 1,113 1,414 1,490 0,925 1,115 1,416 1,491 0,15 0,13 0,12 0,12 0,14 0,13 0,11 0,11 0,14 0,12 0,07 0,07 0,13 0,12 0,07 0,07 0,12 0,11 0,07 0,07 0,12 0,07 0,07 0,07 0,12 0,07 0,07 0,07 0,08 0,07 0,07 0,07 2,71 0,88 2,40 4,46 2,66 0,65 2,23 4,26 2,54 0,44 2,11 4,15 2,49 0,44 2,20 4,35 2,37 0,45 2,33 4,41 2,56 0,58 2,39 4,46 2,61 0,74 2,49 4,57 2,73 0,89 2,61 4,65 29 Bảng 4.4 Kết vật liệu polyme kiểm tra với đường kính từ 9,0 – 10,0 cm Đường kính (cm) 9,0 9,5 10,0 Polyme Mật độ tham khảo (g cm-3) Mật độ dự đoán (g cm-3) Sai số (%) RD (%) PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,925 1,115 1,417 1,491 0,927 1,117 1,418 1,494 0,929 1,120 1,420 1,496 0,08 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 2,80 0,95 2,68 4,66 3,03 1,06 2,74 4,85 3,20 1,35 2,93 5,01 Từ kết Bảng 4.2 đến Bảng 4.4 cho thấy độ lệch tương đối vật liệu polyme kiểm tra so với mật độ tham khảo 6%, có 71/76 mẫu có độ lệch 5%, có 5/76 mẫu 5% POM đường kính 1,5 cm, 3,0 cm, 3,5 cm, 4,0 cm, 10,0 cm với độ lệch tương ứng 5,11%, 5,08%, 5,39%, 5,23%, 5,01% Đồng thời, sai số tương đối lớn mật độ dự đoán thu 1,19% Kết chứng minh việc sử dụng liệu mô để huấn luyện mơ hình ANN đủ mơ hình ANN huấn luyện đạt phù hợp để sử dụng việc dự đoán mật độ số loại polyme Bên cạnh đó, mơ hình ANN huấn luyện tất đường kính lúc, cịn phương pháp nội suy đường kính cần phải xây dựng đường chuẩn tương ứng Qua đó, việc sử dụng kỹ thuật ANN áp dụng phương pháp gamma truyền qua để dự đoán mật độ polyme phạm vi từ 0,830 g cm-3 đến 2,200 g cm-3 với đường kính khác Từ kết mật độ dự đốn mơ hình ANN Bảng 4.2 đến Bảng 4.4 kết hợp với kết mật độ nội suy từ đường chuẩn Bảng P.1 đến Bảng P.3, thấy kết mật độ thu từ hai phương pháp có độ lệch tương đối so với mật độ tham khảo không vượt 6% Tuy nhiên, sai số tương đối mật độ dự đoán từ mơ hình ANN có giá trị lớn 30 1,19%, giá trị lớn sai số tương đối mật độ nội suy từ đường chuẩn 3,72% Qua thấy kết từ mơ hình ANN có độ xác cao so với kết từ đường chuẩn 4.3 Tóm tắt Chương Ở chương này, chúng tơi trình bày kết so sánh mật độ polyme tính dựa đường chuẩn mật độ lnR với mật độ tham khảo Tiếp theo, tiến hành huấn luyện mơ hình ANN để dự đốn mật độ so sánh kết thu với mật độ tham khảo Từ rút kết luận mơ hình ANN áp dụng việc tính tốn mật độ số loại polyme đảm bảo độ xác kết thu 31 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] S E Gad, “Polymers,” Encycl Toxicol Third Ed., vol 3, pp 1045–1050, 2014 [2] S M Vahabi, M Bahreinipour, and M Shamsaie Zafarghandi, “Determining the mass attenuation coefficients for some polymers using MCNP code: A comparison study,” Vacuum, vol 136, pp 73–76, 2017 [3] N Kucuk, M Cakir, and N A Isitman, “Mass attenuation coefficients, effective atomic numbers and effective electron densities for some polymers,” Radiat Prot Dosimetry, vol 153, no 1, pp 127–134, 2013 [4] S Ahn, S Kwon, Y.-T Hwang, H.-I Koh, H.-S Kim, and J Park, “Complex structured polymer concrete sleeper for rolling noise reduction of high-speed train system,” Compos Struct., vol 223, p 110944, 2019 [5] A A Martirosyan, Y A Rapyan, and P A Bezirganyan, “X-ray interferometric method of determining the density of polymers,” Polym Sci U.S.S.R., vol 16, no 10, pp 2772–2774, 1974 [6] Nguyễn Văn Đỗ, Các phương pháp phân tích hạt nhân, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội, 2004 [7] E Nazemi, M Aminipour, A Olfateh, S M Golgoun, and M R Davarpanah, “Proposing an intelligent approach for measuring the thickness of metal sheets independent of alloy type,” Appl Radiat Isot., vol 149, pp 65–74, 2019 [8] J Kim et al., “Quantitative analysis of NaI(Tl) gamma-ray spectrometry using an artificial neural network,” Nucl Instruments Methods Phys Res Sect A Accel Spectrometers, Detect Assoc Equip., vol 944, p 162549, 2019 [9] M Kamuda, J Zhao, and K Huff, “A comparison of machine learning methods for automated gamma-ray spectroscopy,” Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment, vol 954 Elsevier B.V., p 161385, 2020 32 [10] C M Salgado, L E B Brandão, C C Conti, and W L Salgado, “Density prediction for petroleum and derivatives by gamma-ray attenuation and artificial neural networks,” Appl Radiat Isot., vol 116, pp 143–149, 2016 [11] T T Sang, H D Chuong, and H D Tam, “An artificial neural network based approach for estimating the density of liquid applied in gamma transmission and gamma scattering techniques,” Appl Radiat Isot., vol 169, p 109570, 2021 [12] S Lek and J F Guégan, “Artificial neural networks as a tool in ecological modelling, an introduction,” Ecol Modell., vol 120, no 2–3, pp 65–73, 1999 [13] P Priyada, M Margret, R Ramar, and Shivaramu, “Intercomparison of gamma ray scattering and transmission techniques for fluid-fluid and fluid-air interface levels detection and density measurements,” Appl Radiat Isot., vol 70, no 3, pp 462–469, 2012 [14] Trịnh Thị Ngọc Huyền, Hoàng Đức Tâm, “Nghiên cứu so sánh kĩ thuật gamma truyền qua gamma tán xạ xác định mật độ chất lỏng sử dụng phương pháp Monte Carlo,” Tạp chí Khoa học, Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh, tập 16, số 9, trang 477–485, 2019 [15] H D Chuong, N T Hai Yen, N T My Le, and H D Tam, “Determining the density of liquid using gamma scattering method,” Appl Radiat Isot., vol 163, p 109197, 2020 [16] H D Chuong, T T Sang, and H D Tam, “Monte Carlo simulation combined with experimental measurements based on gamma transmission technique for determining the density of liquid,” Radiat Phys Chem., vol 179, no October 2020, p 109216, 2021 [17] G K Skinner, Practical gamma-ray spectrometry, vol 52, no 1996 [18] Ngô Quang Huy, Cơ sở vật lý hạt nhân, NXB Khoa học Kỹ thuật, 2006 33 [19] Đặng Nguyên Phương, Hướng dẫn sử dụng MCNP cho hệ điều hành Windows, 2015 [20] U S Customs, B Protection, D Nuclear, and D Office, “Compendium of Material Composition Data for Radiation Transport Modeling,” 2011 [21] https://physics.nist.gov/cgi-bin/Xcom/xcom2 [Accessed: 15-Apr-2021] [22] http://hightechsource.co.uk/wp-content/uploads/Catalogue-IPL-Std-Ref2008.pdf [Accessed: 12-May-2021] [23] https://physics.nist.gov/cgi-bin/Star/compos.pl?matno=232 [Accessed: 27-Apr- 2021] [24] https://www.azom.com/article.aspx?ArticleID=859 [Accessed: 27-Apr-2021] [25] https://idoplastic.com/nhua-abs-thong-dung.html [Accessed: 27-Apr-2021] [26] D Kriesel, A Brief Introduction to Neural Networks, pp 1–29, 2011 [27] https://www.wolfram.com/mathematica/ [Accessed: 15-Apr-2021] 34 PHỤ LỤC Bảng P.1 Mật độ nội suy vật liệu polyme với đường kính từ 1,0 – 3,5 cm Đường kính Polyme (cm) 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 Mật độ tham khảo (g cm-3) Mật độ nội suy (g cm-3) Sai số (%) Độ lệch (%) PP 0,900 0,922 3,61 2,41 ABS 1,105 1,115 3,15 0,94 PBT 1,380 1,416 2,72 2,64 POM 1,425 1,492 2,64 4,68 PP 0,900 0,920 3,68 2,20 ABS 1,105 1,115 3,22 0,90 PBT 1,380 1,419 2,78 2,86 POM 1,425 1,496 2,71 5,01 PP 0,900 0,920 3,72 2,17 ABS 1,105 1,116 3,25 1,03 PBT 1,380 1,420 2,82 2,87 POM 1,425 1,496 2,74 4,99 PP 0,900 0,919 3,71 2,15 ABS 1,105 1,115 3,25 0,88 PBT 1,380 1,421 2,81 2,96 POM 1,425 1,496 2,74 5,01 PP 0,900 0,921 3,56 2,36 ABS 1,105 1,116 3,12 0,98 PBT 1,380 1,420 2,71 2,90 POM 1,425 1,496 2,64 4,98 PP 0,900 0,922 3,50 2,43 ABS 1,105 1,115 3,07 0,88 PBT 1,380 1,420 2,66 2,90 POM 1,425 1,495 2,59 4,89 35 Bảng P.2 Mật độ nội suy vật liệu polyme với đường kính từ 4,0 – 7,5 cm Đường kính Polyme (cm) 4,0 4,5 5,0 5,5 6,0 6,5 7,0 7,5 Mật độ tham khảo (g cm-3) Mật độ nội suy (g cm-3) Sai số (%) Độ lệch (%) PP 0,900 0,921 3,52 2,36 ABS 1,105 1,115 3,09 0,92 PBT 1,380 1,418 2,68 2,72 POM 1,425 1,495 2,61 4,90 PP 0,900 0,922 3,52 2,45 ABS 1,105 1,114 3,09 0,80 PBT 1,380 1,419 2,68 2,84 POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 1,495 0,921 1,115 1,418 1,494 0,923 1,115 1,418 1,494 0,923 1,114 1,418 1,493 0,922 1,114 1,419 1,496 0,920 1,114 1,420 1,496 0,922 1,115 1,419 1,495 2,61 3,48 3,05 2,64 2,57 3,53 3,10 2,69 2,62 3,45 3,03 2,63 2,56 3,64 3,19 2,77 2,69 3,61 3,17 2,75 2,67 3,46 3,03 2,63 2,56 4,92 2,28 0,90 2,75 4,86 2,52 0,94 2,77 4,83 2,52 0,83 2,75 4,77 2,40 0,83 2,80 4,97 2,26 0,81 2,90 4,96 2,44 0,90 2,85 4,90 36 Bảng P.3 Mật độ nội suy vật liệu polyme với đường kính từ 8,0 – 10,0 cm Đường kính Polyme (cm) 8,0 8,5 9,0 9,5 10,0 PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM PP ABS PBT POM Mật độ tham khảo (g cm-3) Mật độ nội suy (g cm-3) Sai số (%) Độ lệch (%) 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,900 1,105 1,380 1,425 0,921 1,115 1,419 1,495 0,921 1,116 1,419 1,495 0,921 1,115 1,419 1,493 0,923 1,115 1,418 1,494 0,923 1,117 1,419 1,495 3,51 3,08 2,67 2,60 3,54 3,11 2,70 2,63 3,42 3,00 2,60 2,54 3,46 3,04 2,64 2,57 3,50 3,07 2,66 2,59 2,37 0,93 2,85 4,92 2,38 0,96 2,84 4,90 2,37 0,89 2,79 4,77 2,51 0,89 2,74 4,85 2,53 1,04 2,80 4,90 37